Visión artificial o Computer Vision ¿Qué es, cómo funciona y para qué sirve esta tecnología?

Se calcula que para el año 2025, al menos un 70% de los trabajadores a nivel mundial utilizarán la inteligencia artificial para desempeñar mejor sus funciones, por lo que las inversiones aumentarán hasta en un 25% en los años venideros. Este elemento, sin duda alguna, influirá en la productividad y crecimiento de cualquier mercado.

Y en este campo de la inteligencia artificial entra la computer vision, que tiene su origen en la década de 1960, aunque el auge fue veinte años después y que evoluciona casi a diario gracias a los sensores que se incorporan y a las nuevas técnicas computarizadas.

Todo lo que necesitas saber sobre la visión artificial la encontrarás en este curso, analizando su funcionamiento, usos que se le dan en la vida moderna, así como los retos que tiene por delante y que tendrá que superar para seguir teniendo un impacto en la sociedad.

¿Qué es la visión artificial o computer vision?

Este campo de la inteligencia artificial se vale de los ordenadores y sistemas computarizados para obtener información importante proveniente de fotografías o vídeos con la intención de observar, analizar y comprender el comportamiento de las personas y objetos en un momento determinado.

Se busca imitar las capacidades de la visión humana, logrando que la máquina actúe de forma adecuada en una situación que se le presente. En este proceso se utilizan especialidades como la física y geometría, valiéndose en todo momento de la secuencia de imágenes.

¿Cómo funciona la visión artificial de un ordenador?

Para que la visión artificial funcione adecuadamente, el ordenador debe ser capaz de entender el significado de las imágenes que tiene enfrente, tras la recopilación de los datos que ha recibido.

Desde ahora se describen cuatro etapas que son necesarias para que las máquinas cumplan sus procesos:

Visión de conjunto

Aunque la visión artificial no funciona igual que el cerebro humano, es capaz de ver una gran cantidad de imágenes en el tiempo que se le programe. Realiza un rastreo del movimiento de los objetos, dividiéndolos en categorías utilizando para ello avanzadas técnicas.

También, como parte de la tarea, puede generar una imagen tridimensional o reconstruir una de dos dimensiones para darle mayor profundidad. Es importante destacar que para que esta tecnología funcione adecuadamente hay que hacer uso del aprendizaje automático que busca los puntos fuertes tanto de las máquinas como de los humanos.

Adquisición de imagen

Esta especialidad estudia los objetos o personas que pueden estar en una escena en base a sus características. A diario, los ordenadores procesan millones de imágenes estáticas o vídeos provenientes de los dispositivos móviles, satélites artificiales, cámaras de seguridad en vías públicas, tiendas, almacenes y otros lugares comerciales.

Todos los objetos son detectados por sensores que llegan a realizar capturas de momentos precisos una vez que se combina la luz con los procesadores de las cámaras. Para que la imagen sea de la más alta calidad, es conveniente que la función óptica del dispositivo esté en buena definición.

Procesamiento de imágenes

En este paso, el ordenador utiliza el deep learning, proceso mediante el cual se entrena a la máquina para que haga la identificación de una imagen igual o parecida a como la haría un ser humano. En una primera instancia se elaboran los parámetros que ayudan a identificar las características en base a los datos cargados con la menor intervención de personas.

Además, en el procesamiento de imágenes se buscan los aspectos que aportan información detallada de una fotografía y también se eliminan los datos que ya no son necesarios o no hacen falta en el sistema.

Análisis y comprensión de imágenes

Ya realizado el procesamiento, el ordenador es capaz de reaccionar de acuerdo con cada elemento identificado. Aquí se utiliza un recurso llamado redes neuronales convolucionales, el cual se encarga de realizar mejoras a los datos cargados, realizando una comparación profunda para definir la calidad del trabajo.

Al recopilar todo el material, viene la etapa final en la que se decide clasificar la imagen, detectar una emergencia o ver los fallos que puede tener, tomando en cuenta los algoritmos y vectores del software.

Usos y aplicaciones de la visión artificial

Aunque para algunos la visión artificial pueda ser una cuestión del futuro, la verdad es que desde hace unos años se encuentra disponible y es utilizada en muchos sectores, aportando muy buenos resultados y garantizando seguridad, ahorro de tiempo y dinero.

Como se demuestra a continuación:

• Coches autónomos: estos autos tienen características que imitan lo que puede hacer el ser humano al momento de conducir. Su tecnología en base a sistemas informáticos incluye GPS, radar, láser y visión por cámaras que les ayuda a evitar obstáculos, identificar las señales de tránsito y hasta tomar la mejor ruta.
• Búsquedas por imágenes: los motores de búsqueda como Google funcionan con esta tecnología que permite reconocer los objetos en base a potentes algoritmos. El ordenador es capaz de distinguir la palabra y descartar las figuras irrelevantes, arrojando un resultado preciso.
• Reconocimiento de movimiento: esa faceta tiene muchas utilidades, que comienzan con mantener el orden público, evitar la entrada de intrusos a la propiedad privada, eliminar contenido inapropiado y detectar rostros, aún si el dispositivo no es de alta definición. Un aspecto no menos destacado es que permite grabar los movimientos de las personas para utilizarlos en animaciones digitales.
• Realidad aumentada: es la vinculación entre los espacios virtuales y los reales valiéndose de las cámaras web, tablets o dispositivos móviles. Se ofrece al usuario una interacción en tiempo real en tres dimensiones que se adapta al entorno en el que se encuentre.
• Robots domésticos / de servicio: estos artefactos se encargan de realizar las tareas del hogar, bien sean las rutinarias o las relacionadas con el entretenimiento. Son capaces de cuidar las mascotas, cortar el césped del jardín o realizar mantenimiento a la piscina si fuera necesario.
• Restauración de imagen y eliminación de ruido: lo que se busca es eliminar las distorsiones o defectos que pueda tener una fotografía antigua, pasando por el proceso de digitalización. Los algoritmos que se utilizan hacen posible restaurar versiones de una imagen en base a los datos que la rodean.

Retos y Limitaciones del computer vision

La visión artificial tiene muchas ventajas, pasando por la precisión, rapidez, fiabilidad y ahorro de dinero, sin embargo también hay retos que debe superar para ser más utilizada en cualquier espacio que se necesite.

Entre las limitaciones están estas:

• Datos incompletos: un virus, una complicación en el sistema informático, el mal etiquetado o un fallo en el ordenador puede limitar el acceso adecuado a la información, llevando a que no ejecute de forma efectiva sus tareas.
• Respuesta en tiempo real: si no hay una acción dentro de los lapsos seleccionados se presentan fallos. Eso afecta si el proceso se produce antes o después de lo estipulado, en ambos casos se pierde la oportunidad de procesar la imagen.
• Falta de especialistas: aunque en los próximos años va a existir una máxima capacitación de profesionales en las áreas de inteligencia artificial, todavía hay una gran necesidad de formación. Esto limita el espectro al que se llega.
• Memoria limitada: la información que se recoge es temporal, esto reduce la posibilidad de crear ciertos patrones y respuestas.